정화 로봇, 가정용 기계, 환경 감시 기기가 하나의 체계로 수렴하면서, 도시는 간헐적인 인간 개입 대신 자율적 돌봄 기계 군집을 통해 생태계를 관리하기 시작한다.
로봇은 더 이상 흩어진 기기가 아니라 공공 유틸리티처럼 작동한다. 하구 스키머는 미세플라스틱이 먹이사슬에 들어가기 전에 걷어내고, 하수 드론은 폭풍이 정점에 이르기 전에 넘침 징후를 포착하며, 아파트 유지보수 봇은 도시 시스템과 연동해 물 사용량, 쓰레기 분류, 공기 질을 조정한다. 시 행정은 고장 뒤에 인력을 보내는 일보다 도시 환경을 계속 미세 조정하는 기계 집단을 감독하는 일에 더 가까워진다. 도시는 더 조용하고 더 깨끗하며 더 예측적으로 느껴지지만, 동시에 보이지 않는 소프트웨어 판단이 대규모로 정확해야 한다는 전제에 기대게 된다.
자카르타의 일출 무렵, 한 시립 생태학자는 방파제 위에서 커피를 마시며 손바닥 크기 스키머 수백 대가 갈색 바다 위로 퍼져 나가고, 어선이 출항하기 전에 플라스틱 수치와 염분 데이터를 보내오는 모습을 지켜본다.
자동화는 돌봄이 해결된 것처럼 보이게 만들 수 있지만, 실제로는 외주화된 것일 뿐일 수 있다. 현장 전문 인력 예산이 너무 줄어들면, 기계 군집이 실패하거나 표류하거나 잘못된 지표를 최적화할 때 도시가 필요한 실전 판단력을 잃을 수 있다.
요즘 회사에서 더 바빠지는 일은 개발이 아닙니다. 이미 나온 결과물을 오래 붙잡는 유지보수가 중심으로 올라오고 있죠. 인공지능이 초안을 너무 빨리 뽑아냅니다. 문제는 그다음이죠. 지난해 조사에선 76%가 그렇게 답했죠. 인공지능 코드 때문에 디버깅 시간이 늘었다는 겁니다. 만드는 속도는 빨라졌습니다. 검수와 수정의 비중은 더 커집니다. 실무의 무게가 앞단에서 뒷단으로 이동하는 거죠. 이 흐름은 개발팀에서 끝나지 않죠. 기획자는 예외 조건을 더 많이 적게 됩니다. 관리자는 산출물보다 책임선을 더 자주 확인하죠. 회사 전체가 생산보다 유지에 맞춰 재편되기 시작합니다. 더 빨리 만드는 능력은 흔해지고 있죠. 오래 버티게 만드는 사람은 더 적어집니다. 다음 기준은 창조일까요, 관리일까요.